12 Social Media Monitoring Tools

Monitoring ist wichtig um zu wissen, was die Kunden über die Marke im Netz sagen. Nur so kann man schnell und angemessen darauf reagieren. Hier stellen wir euch 12 hilfreiche Monitoring Tools vor, die einer Vogel-Strauß-Taktik entgegenwirken sollen.

Was man beim Monitoring beachten muss:

Einfluss

Gibt es Kunden, die von der Marke überzeugt sind, so sollte man herausfinden, welchen Einfluss sie auf die Netzgemeinde haben:

  • Wie viele Follower haben sie?
  • Erhalten sie Retweets?
  • Wie viele externe Links führen auf deren Blog?
  • Wie viele Kommentare bekommen deren Blog-Posts?

Einige der kostenlosen Tools können das messen. Die kostenpflichtigen sind alle dafür geeignet.

Sentiment

Sind die Kommentare negativ oder positiv? Die meisten Tools versuchen automatisch jedem Post ein Gefühl zuzuordnen. Für Marken mit Tausenden von Erwähnungen mag das hilfreich sein, doch in vielen Fällen (etwa 30%) liegt die Analyse falsch. Vor jeder Entscheidung sollte man also noch mal manuell einen Blick auf die Stimmung der Nutzer werfen. 

Volumen

Das Gesprächsvolumen – auch Buzz genannt – ist die Menge der Gespräche, die es im Netz über die Marke gibt. Viele Monitoring Tools erstellen Tabellen zum zeitlichen Verlauf des Volumens, wenn man nach bestimmten Key Words sucht.

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1. Google Alerts

Der Klassiker unter den Monitoring Tools. Bei Google Alerts kann man nach bestimmten Key Words suchen. Gibt man den Namen der Firma ein oder den Namen der Konkurrenz, so erhält man Updates via E-Mail oder via RSS-Feed.

Kombiniert man Alters mit iGoogle, erhält man eine kompakte und übersichtliche Seite, die alle neuesten Ergebnisse zu den ausgewählten Suchbegriffen zusammenstellt. Das sollte beim Social Media Monitoring das Mindeste sein, was man macht. Der Dienst ist kostenlos und schnell erstellt.

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2. Twitter Advanced Search

Hier kann man auch angeben, was nicht in den Ergebnissen erscheinen soll. Hat man seine passende Suche erstellt, so kann man sich die Ergebnisse als RSS-Feed zusenden lassen.

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3. Icerocket

Mutet vom Design her etwas altmodisch an, ist aber recht nützlich: Mit Icerocket kann man u.a. Twitter, Blogs, Webseiten, Facebook, Bilder und News beobachten. Es gibt Themen-Wolke zu den meist gesuchtesten Begriffen und man kann seine Suchergebnisse speichern.

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4. Addict-o-matic

Dieses kostenlose Tool gibt auf einer einzigen Seite einen kompletten Überblick (Blogs, Twitter, Bing, YouTube, etc) über das Web-Geschehen zur Suchanfrage.

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5. Boardtracker

Treiben sich die Kunden eher in Internet-Foren herum, ist Boardtracker geeignet. Das kostenlose Tool durchsucht Foren und schlägt relevante Foren zum Suchbegriff vor. Eine Grafik zeigt die Länder, in denen der Begriff am häufigsten vorkommt. Mit der Premium Version kann man nach Influencern suchen.

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6. Twazzup

Im Twitter-Universum eignet sich Twazzup um alle relevanten Infos auf einer Seite dazustellen. Sentiment, beliebteste Links und Influencer können angezeigt werden. Allerdings werden die Influencer mit einem anderen Algoritmus berechnet, als ihn Klout verwendet.

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7. Social Mention

 

Dieses Monitoring Tool besticht durch eine anschauliche Metrik-Kombination: Reichweite, Sentiment, treue Fans (passion) und Volumen pro Tag (strength). Social Mention beobachtet Blogs, Blog-Kommentare, Twitter, News, Bilder, Videos und Audio. Seine Lieblingssuche kann man als RSS-Feed abonnieren.

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8. HootSuite

HootSuite ist ein sehr beliebtes Tool mit dem man mehrere Accounts auf Twitter, Facebook, MySpace, WordPress, Foursquare und LinkedIn verwalten kann. Getimte Updates sind möglich, das Tracken von Click-Through-Raten, das Messen des Social Media Buzz und das Zuweisen von Aufgaben an Teammitglieder.

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9. Seesmic

Wer HootSuite verwendet, fühlt sich bei Seesmic zu Hause. Das Interface ist ähnlich und man kann ebenfalls mehrere Accounts verwalten, die man auf den beliebtesten Social Media Plattformen hat.

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10. TweetDeck

TweetDeck ist ein weiteres Account Management Tool um Profile auf Twitter, Facebook, LinkedIn, Myspace, Foursquare und Google Buzz zu verwalten. Es muss allerdings erst installiert werden und kann nicht in einem WebBrowser laufen.

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11. Scoutlabs

Scoutlabs ist kostenpflichtig: 250 Dollar kostet das Tool im Monat. Es hat ein klares Interface und misst Volumen und Meinungen der Nutzer und biete ein Workflow-Management-System. Es eignet sich für kleinere bis mittlere Unternehmen. Der Preis bleibt gleich, egal wie viel Ergebnisse herangezogen werden.

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12. Radian6

 

Mit diesem Tool kann man seine Daten bis ins kleinste Detail analysieren, auseinander nehmen, ordnen und neu zusammenstellen. Integriertes Workflow-Management-System, Sentiment-Analyse, Monitoring von Blogs, Foren, Twitter und anderen Social Media Plattformen lassen wenig Wünsche offen.

Die Menge des monatlichen Volumens kann den Preis (500 Dollar pro Monat) beeinflussen. Es eignet sich für mittlere bis große Unternehmen. Einen ausführlichen Vergleich zwischen Radian6 und Scoutlabs gibt es hier.

Facebook testet Echtzeit-Targeting durch Analyse der Statusmeldungen

Wer in seiner Statusmeldung das Wort „Hunger“ verwendet, könnte in Zukunft sofort Werbung für Pizzaservices oder Gutscheinangebote von Restaurants am Seitenrand sehen. Diese Sofort-Werbung wird derzeit von Facebook an 1% der Facebook-User getestet – das sind immerhin 6 Millionen Menschen weltweit.

Schon mit dem Werbeformat „Sponsored Stories“ kam Facebook der Echtzeit-Werbung nahe: Checkt ein Freund von mir bei einem Werbepartner ein, wird Fan einer Marke oder postet auf der Pinnwand eines Unternehmens, so erscheint diese Aktivität als Werbeanzeige am rechten Seitenrand meines Newsfeed.

Jetzt analysiert Facebook die Statusmeldungen der Nutzer und bietet sofort die passende Werbeanzeige dazu.

Schon seit längerem analysiert Facebook die Posts und Status-Updates der User, sammelt diese Informationen und liefert passende Werbung, doch dies geschah noch nie in Echtzeit. Wer jetzt kurz erwähnt, dass er an einem Marathon teilnimmt, eine Bohrmaschine kaufen will, zu einem Festival fährt oder hohe Schuhe trägt, erhält sofort eine „Werbelösung“ und liefert viel exaktere Informationen, als früher seine „Likes“ oder Profildaten übermittelten.

Ein User muss noch nicht einmal Fan einer Fußball-Seite sein oder Fußball bei seinen Interessen angegeben haben, doch indem er postet, sich heute Abend ein Fußballspiel in einer Kneipe anzusehen, ist er ab sofort in der Adidas-Zielgruppe. Der wichtigste Zeitpunkt für einen Werber ist der Moment, in dem ein potentieller Kunde einen Wunsch äußert und sich überlegt, wie er das Bedürfnis befriedigen kann. Das neue Echtzeit-Modell setzt den Werber direkt in diesem entscheidenden Moment vor den Kunden.

Jetzt liegt es an der Qualität des Algorithmus, der die Status-Updates auswertet, wie genau die Werbeanzeigen passen oder ob überhaupt eine Anzeige möglich ist. Ob sie angeklickt werden, bleibt dabei fraglich: Manche Analysten beklagen die extrem niedrige Click-Through-Rate von Facebook Kampagnen. Sie lag 2010 bei 0,051% oder bei der Hälfte des Branchen-Durchschnitts, so die Experten von Webtrends. Emarketer schätzt, dass Facebook in 2010 dennoch 1,86 Milliarden Dollar an Werbeeinnahmen hatte, und die meisten Unternehmen für ihre Anzeigen Facebooks Targeting-Tools nutzten.

Sentiment-Analyse: Das Netz nach Gefühlen filtern

Das Mitmach-Netz enthält mittlerweile eine enorme Menge an User Generated Content. Umso größer wird der Bedarf an einer maschinellen Auswertung der Emotionen, die über Tweets, Kommentare, Status-Updates und Blogeinträge transportiert werden. Denn für Unternehmen, Organisationen und Personen ist es nämlich nicht nur interessant, wer wo und wann auf sie bezogene Inhalte bei Facebook, Twitter und vielen anderen Social-Web-Plattformen publiziert hat, sondern auch, ob es sich dabei um Kritik oder Lob, um positive oder negative Äußerungen handelte. Mithilfe der sogenannten Sentiment-Analyse (Sentiment Analysis) soll diese Nuss geknackt werden und das Social Web nach Stimmungen und Emotionen der User durchsucht werden. Diese Technologie filtert das Web nach Schlüsselwörtern: Grundlage sind Analysen von Polarität, Subjektivität oder der Art gewählter Wörter. Anhand dessen lassen sich mit Hilfe von Algorithmen zumindest tendenzielle Auskünfte über die Emotionen geben, die durch einen bestimmten Text ausgedrückt werden. Momentan steckt die Sentiment-Analyse zwar noch in den Kinderschuhen, und die Zielgenauigkeit ist weit von 100 Prozent entfernt, doch schon jetzt wird die Technologie genutzt und es eröffnen sich einige spannende Anwendungsszenarien.

Beispiel 1: Tweetfeel

Tweetfeel ist ein kostenloses Analyse-Tool für Twitter. Zu beliebigen Suchwörtern wird die allgemeine Stimmungslage der diese Wörter enthaltenden Tweets ausgewertet. Tweetfeel orientiert sich dabei primär an eindeutigen Wörtern wie „love“, „hate“ oder „better“ und analysiert damit nur englische Tweets. Wie solch ein Ergebnis aussieht, kann man sich hier am Beispiel der US-Fernsehserie „Lost“ ansehen.

Beispiel 2: ContextSense

ContextSense ist ein Werkzeug, das beliebige Websites hinsichtlich ihrer allgemeinen Polarität analysiert und das Ergebnis als Prozentwert zwischen 0 (negativ) und 1 (positiv) ausgibt. Leider ist der Service nur auf englische Seiten anwendbar.

Beispiel 3: RankSpeed

Bei dieser Suchmaschine erweitert man Suchbegriffe mit zusätzlichen, emotionsgeladenen Adjektiven. So lässt sich mit RankSpeed nach “Smartphones” suchen, die “excellent”, “easy” oder “cool” sind. RankSpeed analysiert dazu die Äußerungen in Blogs und Twitter und erlaubt die herkömmliche Websuche sowie eine Produktsuche. Über die Qualität der Suchergebnisse kann man zwar geteilter Meinung sein, aber RankSpeed gibt immerhin einen inspirierenden Vorgeschmack auf das, was mit einer fortschreitenden Entwicklung der Sentiment-Analyse alles möglich sein wird.

Voraussetzung für eine nützliche und akkurate Emotionsanalyse ist eine möglichst umfangreiche Datenbank an Wörtern und Sprachen, die zudem unterschiedlichste Abkürzungen, Umgangssprache sowie sich ständig verändernden Jugendslang beherrscht. Hinzu kommt semantische Technologie, um den Gesamtkontext verstehen zu können. Es soll ja nicht pauschal jedes Status-Update mit den zwei Wörtern “love” und “lost” in die Sentiment-Analyse zum Serienfinale von Lost einbezogen werden, denn letztlich kann es im jeweiligen Tweet auch um etwas ganz anderes gehen.

Die Sentiment-Analyse wird sich in den nächsten Jahren noch stark weiterentwickeln. Mittelfristig könnte das Verfahren zu einem der wichtigsten Tools für Firmen, Marktforscher, Werber, Politiker und Organisationen werden. Dann reicht ein Klick, um aggregiert zu erfahren, welche Emotionen Menschen zu einem beliebigen Zeitpunkt im Bezug auf eine Marke, ein Produkt, einen Service oder eine Partei mit sich herumtragen.